WSN中移动信标辅助的加权质心定位算法

质心算法是一种简单易实现的节点定位方法,但是它的定位精度多依赖于网络中信标节点的密度和分布。针对质心算法这一缺陷,本文提出了一种移动信标节点辅助的加权质心定位算法(MBAWCL)。该算法采用一个飞行的移动信标节点在网络部署区域上空按照设定的路径移动并周期性的广播自己的位置信息;未知节点对所接收信标信号采取一定的筛选机制存储信标信号,然后利用加权质心(WCL)方法计算自己的位置。实验测试证明该算法可以提高节点的定位精度,降低定位成本,提高定位效率。     

基于移动信标的无线传感器网络节点定位

提出了一种基于测距的移动信标节点定位方法.该方法采用一个移动信标节点,信标的移动方式采用高斯马尔可夫模型,该移动模型基本能遍历整个传感区域,能使未知节点获得足够定位信息;定位机制采用加权质心与扩展卡尔曼滤波算法相结合,先用加权质心算法进行初精度定位,进而用扩展卡尔曼滤波方法进行精确定位.通过对信标移动时间、移动速度、虚拟信标点个数、迭代次数等定位参数分别进行仿真试验,实验结果表明在相同条件下该方法与最小二乘法(LSE)及加权最小二乘法(WLSE)相比,其定位精度高,健壮性好,可扩展性强.     

基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法

提出一种基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法(WCentriod-M),使其较好地适用于无线传感器网络移动节点定位。算法将采样时间分成若干个时间窗,在节点运动时维护一个过去记录,基于这些历史记录来选择信标节点。利用未知节点接受到的信标节点信号强度的比值作为加权因子,在定位的过程中考虑信标节点的权重。仿真实验表明,该算法具有计算简单、节点能量消耗小、定位精度较高等特点。     

无线传感器网络中基于能量级加权的质心定位算法

针对无线传感器网络的内在特点以及传统质心定位方法的局限性,提出一种基于能量级加权的质心定位算法——PWC定位算法.它完全基于网络连通性,采用信标节点的能量级信息作为加权因子计算未知节点位置,体现了不同信标节点对质心计算结果的影响.仿真结果表明,该算法减小了平均定位误差,是一种适合大规模传感器网络应用的节点定位算法.     

基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

一种改进的质心定位及误差校正算法

在信标节点分布不均匀的情况下,为了使节点定位的误差尽可能小以及在误差校正过程更加有效和可靠,提出一种改进的质心定位算法。该算法首先确定未知节点通信范围内的信标节点,然后取部分这些信标节点作为顶点构成凸多边形,通过RSSI获取未知节点与凸多边形的各个顶点的距离,之后将质心定位的凸多边形内的所有信标节点都作为校正节点,由这些校正节点得到相对应的校正因子,通过添加权重因子综合所有的校正因子来替换未知节点的测距误差因子,对测距误差进行补偿,最后利用加权质心定位方法确定未知节点的最终位置。仿真实验表明:在信标节点分布不均匀的情况下,在100 m×100 m的监测区域内,该算法相比于其他定位算法具有更强的抗干扰能力,而且平均定位误差至少减少12%,是一种定位精度更高的算法。     

基于APIT的无线传感器网络质心算法研究

为了解决基于无线传感器网络的高速公路检测系统中由于信标节点分布不均且稀疏导致的定位误差,结合近似三角形内点测试(APIT)算法提出了一种新的定位算法,保证未知节点在所选择信标节点组成的三角形内。算法不需额外添加硬件,容易实现。M atlab环境下仿真结果显示,基于APIT的质心定位算法在信标节点较为稀疏、不均时,定位精度比采用最近邻信标节点选择的质心定位算法提高了32.18%。     

传感器网络基于移动信标改进的DV-Hop定位算法

无线传感器网络节点定位算法的精度多依赖于信标节点的密度,但信标节点成本高,约为普通节点的100倍以上,为了降低定位的成本,提出了一种基于移动信标和DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法(MBWDV-Hop)。该算法在DV-Hop定位算法的基础上,利用一个移动的信标节点在网络中按预定的路径移动并不断地广播自己的位置信息,形成多个虚拟信标,未知节点记录到每个虚拟信标的跳数,并采用加权处理的方法计算平均跳距及其与各虚拟信标的距离,最后利用三边测量法计算未知节点的位置信息,实现节点精确定位。由于只采用一个移动信标,降低了定位的成本和布网的复杂度。最后通过仿真证明算法可以提高定位精度,降低定位成本,提高了定位的效率。     

基于区域分割的二次质心定位算法

为了解决锚节点分布不均匀时质心定位算法会产生较大误差这一问题,提出一种改进的质心定位算法。用初次质心定位结果来取代未知节点通信半径内距未知节点最远的信标节点,再进行二次定位来减小由于信标节点分布不均匀而导致未知节点的估计位置偏向距离较远的信标节点的现象。仿真结果表明,相比传统的一次质心定位算法,二次质心定位算法在定位精度方面有较大的提高。     

传感器网络加权质心自定位算法

提出了基于跳距的加权质心定位算法,用信标节点和未知节点之间的跳距来确定质心算法中各信标节点的加权因子,以提高质心算法的定位精度。对普通质心算法和改进后的质心算法进行了模拟仿真,结果表明所提出的算法从总体上看具有较好的定位效果。     

改进的狭长空间中加权质心定位算法

针对目前狭长空间环境中信号多路径效应明显、传感器节点定位精度不足等情况,提出了一种基于信号接收强度(RSSI)的加权质心定位算法.该算法根据狭长带状区域环境特点部署信标节点,通过相邻信标节点的实际距离和信号接收强度,动态获取周围环境的路径衰落指数,提高RSSI测距算法的环境适应能力;根据当前环境改进加权质心算法的加权因子,引入修正因子,进一步提高算法的定位精度.理论分析和仿真结果表明,该算法设计优化,适应于狭长空间环境,宽度分别为3 m、5 m、8 m、10 m,信标节点的个数为10的巷道环境中,其定位计算精度比传统加权质心算法分别提高了22.1%、19.2%、16.1%、16.5%,稳定性分别提高了23.4%、21.5%、18.1%、15.4%.     

无线传感器网络质心定位新算法及性能分析

针对锚节点非均匀分布的无线传感器网络质心定位算法定位精度较差的缺陷,提出一种新的质心定位算法--基于最小包围多边形定位(SEPL)算法。该算法以包围未知节点邻居锚节点的最小多边形质心作为未知节点的估计位置。仿真结果表明,SEPL算法可以有效改善锚节点分布不均匀时质心定位算法误差较大的问题,平均定位精度比一般的质心定位算法提高15%。     

面向非完全序列的水下三维传感网定位算法

针对三维空间节点定位精度低以及算法复杂度高的问题，提出一种面向非完全序列的水下三维传感网定位（NFSL）算法。该算法区别于传统基于序列定位算法，考虑更切实际的信标节点通信范围非全网覆盖的情况。首先，利用3D Voronoi图对三维定位空间进行区域划分，并确定虚拟信标节点以及其阶次序列；然后，根据由接收的信号强度指示（RSSI）所得的未知节点序列与信标节点序列的阶次相关系数得到"最邻近"信标节点并构建最邻近序列表；其次，设计针对非等长序列相似度的算法并利用该算法得到未知节点的非完全序列与最邻近序列表中各序列的阶次相关系数；最后，将该阶次相关系数作为权重实现对未知节点位置的加权估计。仿真实验以信标节点比例、通信半径、节点总数以及网络规模作为变量对NFSL与DV-Hop和质心算法的定位精度进行比较，仿真结果证明了该算法的有效性，且其定位精度随信标节点数的增加而大幅提高，与传统定位算法相比该算法定位精度最大可提高约23%。     

基于可靠信标和节点度估计距离的无线传感器网络定位算法

针对经典的DV-Hop、Amorphous等免测距无线传感器网络（WSN）定位算法信标节点选择不可靠、距离模糊和距离估计不准确等问题导致定位精度低,难以适应传感器节点分布不均匀应用的情况,提出了基于可靠信标和节点度估计距离的无线传感器网络定位算法（RDLA）。首先,通过跳数阈值和定位三角可靠度计算来选择引入误差小的信标节点;然后,利用节点度感知的距离估计方法计算单跳距离以解决距离模糊问题,在累积最小跳数路径（SHP）距离并修正使估计的最小跳数路径距离更准确;最后用双曲线定位方法提高定位精度。Matlab R2012a仿真结果表明：在节点均匀分布的应用中,RDLA的平均定位误差（ALE）比DV-Hop算法及其改进算法小;在节点非均匀和具有覆盖洞的C型分布的应用中,与DV-Hop算法及其改进算法相比,RDLA的ALE显著降低,几乎控制在28%以下。     

无线传感器网络精度优选RSSI协作定位算法

针对目前无线传感器网络（WSN）定位算法中未知节点间接收信号强度指示（RSSI）冗余信息利用不足以及信息无筛选利用问题,提出一种新的精度优选RSSI协作定位算法。首先,利用RSSI阈值,从大量粗定位的未知节点中筛选出定位精度相对较高的节点;接着,利用subset子集判断方法从经过RSSI阈值筛选的节点中提取出受环境影响较小的节点,作为次选协作骨干节点;然后,使用锚节点置换准则,根据置换锚节点的定位误差,从次选协作节点中进一步提取出高精度的节点作为优选协作骨干节点;最后,以协作骨干节点为协作对象,根据精度优先级参与协作求精,对未知节点进行未知修正。仿真实验表明,该算法在100 m×100 m网格区域内的平均定位精度小于1.127 m。在定位精度方面,相同条件下,相较于改进的采用RSSI模型的无线传感器网络定位算法,该算法平均定位精度提高了15%;在时间效率方面,相同条件下,对比传统RSSI协作定位算法,该算法在时间效率上提高了20%。可见,所提算法可以有效提高节点定位精度,减小计算复杂度,提高时间效率。     

DV-Hop算法定位误差和覆盖率的改进

通过分析免测距的DV-Hop算法在定位精度及覆盖率方面的不足,提出一种改进的DV-Hop定位算法。规定只有在限定跳数内的信标节点信息才能被未知节点接收,并只有通过共线性检查证明信标节点的有效性,且有效信标节点数大于等于3时才能参与定位,分别用最小均方误差准则、归一化加权和总体最小二乘法(TLS)进行定位,然后升级已定位出的未知节点为信标节点,与最初的信标节点共同来定位其他未知节点。仿真结果表明相对于传统算法及现有的一种改进算法,本改进算法的定位精度和覆盖率有明显提高。     

无线传感网中节点的协同过滤定位算法

针对无线传感器网络迭代定位算法中节点定位精确度低的问题,提出了协同过滤定位算法(Cooperative Filter Localization Algorithm, CFLA)。该算法对周围只有两个信标节点的未知节点进行定位时,产生出未知节点的两个候选点。为了精准高效地判定出候选点,引入两种协同过滤定位模型。模型一,通过选择出合理的参考节点,利用该参考节点与未知节点的协作进行候选点的过滤。模型二,利用该模型中可以直接通信的未知节点之间的相互协作,判定它们之间的测距与它们的候选点间的欧式距离之间的关系过滤出精度高的候选点。仿真结果表明,在相同的网路环境下,CFLA算法在能量消耗上低于SL-n和RAMP;在信标节点占比为8%时,该算法的定位误差比SL-n算法减少了14.7%,比RAMP算法减少了9.6%,有效地提高了节点的定位精度。     

一种单移动锚节点的无线传感器网络定位算法

研究了无线传感器网络的节点定位算法,提出了一种利用一个移动锚节点来实现定位的新算法。该算法利用一个移动锚节点,按照规划好的路径遍历整个网络,当移动锚节点移动到未知节点的通信半径以内,未知节点就可以接收锚节点的位置信息。当未知节点接收到三个以上的处于其通信半径上的位置信息,就可以计算出未知节点的坐标。最后,通过仿真研究了该算法的特性,仿真结果表明该定位方法在定位误差、能耗等方面均表现出良好的性能。     

移动节点路径规划和几何限制的无线传感器网络定位算法

提出一种利用移动节点的无需测距的无线传感器网络定位算法.该算法中,移动节点以垂直路径两次穿过未知节点通信半径范围,从而获得通信区域边界附近多个航标位置;航标点连线的中垂线形成几何限制区域,该区域中心即为未知节点的估计位置.与其它基于几何限制区域的算法相比,本算法计算复杂度低、定位精度高.仿真实验结果显示本算法相比于其它算法,定位精度提高10％～40％不等.     

无线传感网络中移动节点定位技术研究

现有的定位方式因为需要建立网络模型和能量消耗不平均的现象,故不适用于有少量节点随机移动的无线传感网络.针对此类无线传感网络中各节点的定位问题,在分析了定位的计算复杂度和能量损耗的前提下,提出了分簇定位算法,在簇的范围内对发生移动的节点采用接收信号强度测距(RSSI)与质心定位相结合(CLA)的方法进行定位.分析与仿真结...